基于python实现的三方组件----Celery
一.基于python实现的三方组件----Celery
1.作用
用于异步周期任务的处理
2.Celery的组成
(1)任务 app
(2)记录任务的缓存(通常用redis或rabbitMQ)
任务记录 -broker
任务返回记录-backend
(3)Worker 员工
主动执行任务
主动反馈结果
3.celery简单实例
s1.py
from celery import Celery
import time #使用redis连接url格式 :redis://:password@hostname:port/db_number
my_task=Celery("my_task",broker="redis://127.0.0.1:6379",backend="redis://127.0.0.1:6379") #括号中task代表你对任务在内部的称呼 @my_task.task
def my_func1(a,b):
time.sleep(10)
return a+b @my_task.task
def my_func2():
time.sleep(10)
return 2 @my_task.task
def my_func3():
time.sleep(10)
return 3
命令行运行
Linux:Linux - celery worker -A s1 -l INFO
Windows:celery worker -A s1 -l INFO -P eventlet
#Windows下需要下载eventlet模块模块,否则celery4的版本不支持windows
#l:日志输出
#c:数量
s2.py
from s1 import my_func1,my_func2,my_func3
pid=my_func1.delay(10,20)
print(pid)
pid=my_func2.delay()
print(pid)
pid=my_func3.delay()
print(pid)
s3.py
from celery.result import AsyncResult
from s1 import my_task
#运行s2.py得到的pid
res=AsyncResult(id='2b36d20f-da07-42fe-b203-1e56fbaafd5e',app=my_task)
if res.successful():
print(res.get())
else:
print("任务正在进行中")
4.爬虫简单应用
在caiji.py中
from flask import Flask,request as requ,jsonify,render_template,send_file
import pymongo
import json
import time
import urllib
import requests
import re
from urllib import request
import uuid
from celery import Celery
import time #使用redis连接url格式 :redis://:password@hostname:port/db_number
my_task=Celery("my_task",broker="redis://127.0.0.1:6379",backend="redis://127.0.0.1:6379") #括号中task代表你对任务在内部的称呼 #获取各种分类的歌曲列表
@my_task.task
def getcontent():
# content=requ.form.get("content")
# print(content)
headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.92 Safari/537.36"}
url="https://www.ximalaya.com/ertong/ertongwenxue"
request=urllib.request.Request(url,headers=headers)
response=urllib.request.urlopen(request) response_text=response.read().decode("utf-8")
title_id_list=re.findall('"album-title line-2 lg.+?" title="(.+?)" href="/ertong/(\d+?)/">',response_text) anthor_list=re.findall('"album-author.+?" title="(.+?)" href',response_text)
response_list=[]
i = 0
for i in range(len(title_id_list)):
response_dict={}
response_dict={
"title":title_id_list[i][0],
"id":title_id_list[i][1],
"author":anthor_list[i]
}
response_list.append(response_dict) # print("返回",response_list)
return response_list #获取music的二进制文件
@my_task.task
def getmusic(id):
print(id)
url="http://m.ximalaya.com/ertong/"+id+"/"
response=requests.get(url)
response.encoding="utf-8"
path=re.findall('"isCopyright":.+?"src":"(.+?)","albumId"',response.text)[0]
print("res",path)
d_data = requests.get(path)
get_str=str(uuid.uuid4())
print(get_str)
name="./music/"+get_str + ".mp3"
with open(name,"wb") as f:
f.write(d_data.content)
return send_file(name)
# getcontent()
在results.py中
from caiji import getcontent,getmusic
res1=getcontent.delay()
print(res1)
for i in res1.get():
res2 = getmusic.delay(i["id"])
print(res2)
5.定时任务(十秒钟后执行函数)
在s4.py中
from celery import Celery
import time
my_task=Celery("task",broker="redis://127.0.0.1:6379",backend="redis://127.0.0.1:6379") #括号中代表你对任务在内部的称呼
@my_task.task
def my_func1(a,b):
return 1
在s5.py中
import datetime
import time
from s4 import my_func1
tp = time.time()
utc_time = datetime.datetime.utcfromtimestamp(tp)
add_time = datetime.timedelta(seconds=10)
utc_time = utc_time + add_time
res = my_func1.apply_async(args=(2,3),eta=utc_time)
print(res)
6.周期任务
task_one.py
from celery import Celery
import time
my_task=Celery("my_task",broker="redis://127.0.0.1:6379",backend="redis://127.0.0.1:6379")
@my_task.task
def my_func1():
time.sleep(10)
return "十秒钟执行的"
task_two.py
import time
from task_one import my_task
@my_task.task
def my_func2():
time.sleep(5)
return "五秒钟执行的"
s6.py
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab celery_task = Celery("task",
broker="redis://127.0.0.1:6379",
backend="redis://127.0.0.1:6379",
include=["task_one","task_two"]) #我要要对beat任务生产做一个配置,这个配置的意思就是每10秒执行一次Celery_task.task_one任务参数是(10,10)
celery_task.conf.beat_schedule={
"each10s_task":{
"task":"task_one.my_func1",
"schedule":10, # 每10秒钟执行一次
# "args":(10,20)
},
"each5s_task": {
"task": "task_two.my_func2",
"schedule":5, # 每5秒
# "args": (50, 60)
}, } # celery beat -A Celery_task
# celery worker -A Celery_task -l INFO -P eventlet
celery beat -A Celery_task
7.celery项目目录
在selery.py中
from celery import Celery
my_task = Celery("task",
broker="redis://127.0.0.1:6379",
backend="redis://127.0.0.1:6379",
include=["Celery_task.task_one","Celery_task.task_two"])
在task_one.py中
from Celery_task.celery import my_task @my_task.task
def func1():
return 1 @my_task.task
def func3():
return 3
在task_two.py中
from Celery_task.celery import my_task @my_task.task
def func2():
return 2
celery worker -A Celery_task -l INFO -P eventlet
基于python实现的三方组件----Celery的更多相关文章
- 基于 Python 的自定义分页组件
基于 Python 的自定义分页组件 分页是网页中经常用到的地方,所以将分页功能分出来,作为一个组件可以方便地使用. 分页实际上就是不同的 url ,通过这些 url 获取不同的数据. 业务逻辑简介 ...
- 《Selenium2自动化测试实战--基于Python语言》 --即将面市
发展历程: <selenium_webdriver(python)第一版> 将本博客中的这个系列整理为pdf文档,免费. <selenium_webdriver(python)第 ...
- 从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库
从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Incept ...
- 基于Python的交互式可视化工具 [转]
前几天发现一个可视化工具Dash,当看到它的交互式效果后突然就觉得眼前一亮.早就想写出来分享给大家,今天利用睡前一点时间发出来,希望能给有需要的朋友带来一点帮助或者多一个参考. Dash介绍 在Pyt ...
- 代码编辑器[0] -> Vim/gVim[0] -> 基于 Python 的 gVim 环境配置(Windows)
环境配置 / Environment Setup 基于Python开发的 gVim 环境配置(Windows) 使用方式参考 Vim 的使用. 1 基于vundle进行配置 Vim有多个扩展管理器, ...
- selenium2自动化测试实战--基于Python语言
自动化测试基础 一. 软件测试分类 1.1 根据项目流程阶段划分软件测试 1.1.1 单元测试 单元测试(或模块测试)是对程序中的单个子程序或具有独立功能的代码段进行测试的过程. 1.1.2 集成测试 ...
- 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践✍✍✍
基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起 ...
- 基于Python PIL实现简单图片格式转化器
基于Python PIL实现简单图片格式转化器 目录 基于Python PIL实现简单图片格式转化器 1.简介 2.前期资料准备 2.1.1如何实现图片格式转换? 2.1.2如何保存需要大小的图片? ...
- 【Machine Learning】决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统
决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本 ...
随机推荐
- Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI
Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI 日常啰嗦 还好在第一篇文章里就列好了接下来的主线及要写的知识点,不然都不知道要写什么东西了,开篇里已经列了基础篇要讲svn和git的知识 ...
- oracle 10g提升cluster失败
一个今天升级10g集群环境到10.2.0.5.下载补丁p8202632_10205_Linux-x86-64.zip,解压安装并运行后.中途岛错误: I/O ERROR cannt reading o ...
- Visual Studio Code同时debug多种代码的方式
今天看了一下,猜应该是configurations里面多写一个就行,试了下,真的可以同时debug Python和Go代码. 可以打断点.单步执行Python和Go代码. launch.json 如下 ...
- 今天用pro安装nginx+php+mysql出现故障的解决方法
今天用pro安装nginx+php+mysql出现故障的解决方法 by 伍雪颖 dyld: Library not loaded: @@HOMEBREW_CELLAR@@/openssl/1.0.1h ...
- 《网络编程》ioctl 操作
概要 ioctl 功能与 fcntl 功能类似,它可以被用于描述操作的叙述字符,获取或设置属性的描述是开放式的叙事休息,但在网络编程的两个功能有关的不同类型的操作.fcntl 作.文件操作,而 ioc ...
- c语言bit倒置最好的算法-离msb-lsb至lsb-msb
问题 什么是例如最好的算法,下面的转换? 0010 0000 => 0000 0100 从详细的转换MSB->LSB至LSB->MSB, 所有的Bit必须扭转,着.这并非字节顺序的交 ...
- C++ Primer Plus的若干收获--(十一)
本篇主要讲了转换函数的利与弊以及简要介绍流与iostream文件 因为在本篇仍然要使用上篇的Stonewt类,这里首先给出其代码 <span style="font-size:18px ...
- cat监控平台环境搭建 专题
项目地址:https://github.com/dianping/cat 编译步骤: 这个项目比较另类,把编译需要的jar包,单独放在git分支mvn-repo里了,而且官方文档里给了一个错误的命令提 ...
- 用curl访问HTTPS站点并登录(对HTTP返回的结果特别清楚)
开发网站,少不了测试.现在的网站为了加强安全性,都启用了HTTPS协议.所谓HTTPS,也就是HTTP文本在SSL协议中传输.用curl命令行来测试HTTPS站点是个很有用的功能,写点脚本,就可以做功 ...
- IIS IP地址与端口
IP地址 全部未分配,则以下所有IP对应端口都可以访问网站指定IP,则只有指定IP可以访问网站 1 端口 可以在建立网站之后继续添加端口,则所有添加的端口均可以访问 2 3